以下方法是在扩量过程中需要考虑的几点： 1，出价，前面介绍到不同出价意味着触及到不同的人群，如果固定的bid模式，必然会导致有一部分人群在扩量过程中无法触及。所以可以考虑在常规方法投放过程中再搭配一部分lowest cost，这部分在单价可控范围内限定预算规模。需要特别注意，打开lowest cost基本有点饮鸩止渴的感觉，如果让lowest cost的预算消耗特别大之后，你很难再跑起来其他手动出价，导致整体价格受到大盘影响巨大，当大盘整体的ecpm上升时候你自动出价的广告单价会迅速飙升。 目前我的处理方法是严格限定实际cpi，不允许超过手动出价跑出来的均价，通过调解预算控制整体单价和量级，好在我们这部分工作已经由程序实现，只需要设定好目标价格，程序会在目标价格区间严格控制自动出价预算。
2，投放目标，Facebook给用户人群划分时候，喜欢点粉丝赞的，喜欢下载APP，喜欢下单买货，喜欢打游戏充值….不同的人群都是有一个人群池，如果你常年投放下载APP为目标的广告，那么一定会有一部分用户下载APP意愿不强烈，但是愿意完成APP下载后的某些行为的人群，你没有在第一时间覆盖到（注意不是覆盖不到，而是在覆盖的时候并没有优先）。 所以在投放过程中除了设置APP下载的系列之外，还可以设置AEO的系列，去跑一些比较靠前的event，比如用户注册。如果本身就是游戏或者其他付费内购的产品，必然是已经设置了不同的AEO系列。
3，再营销，除了跑新户之外，可以在针对已经下载过但是不活跃的人群再做投放，这个花不掉多少钱，但实际效果会是非常明显，可惜现在没有特别合适的工具能评估再营销效果，Appsflyer在9月份会发布一个连续7/14天不活跃用户通过广告召回的整体数据效果（千呼万唤始出来）。
4，人群，实际上扩量过程中最关键的两个方向 一个是素材，另一个就是人群，至于素材这里不展开讲，但是人群实际上可以玩的花样会非常多。比如常规的App下载类，社交，工具这些基本接近于宽泛全投到时候很难再说人群能折腾出花样，顶多就是不断的拆分兴趣，拆分地域，手机型号等等，这个方法一定程度上就是为了多跑广告组…，所以后来我发现直接不考虑Facebook的规则，大量上传拆兴趣或者宽泛的adset，再及时砍掉效果不好的，最终数据结论并无太大差别。
之前提到过一个骚操作，把自己的相似人群直接排掉，最终能帮助系统在常规的扩量时候加速扩大到一批新的人群。
